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公开(公告)号：CN101901490B
公开(公告)日：2011-12-07
申请号：CN201010232138.6
申请日：2010-07-15
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明提供一种生成信号调理电路图像的系统，包括：存储模块，用于存储多个基本电路；查找模块，用于根据用户对待生成电路的描述信息，从存储模块中查找用户所需待生成电路相关的目标电路；输入输出模块，用于接收用户对待生成电路的描述信息，输出目标电路，通过接受用户对目标电路的修改，得到待生成电路；其中查找模块包括：确定单元，用于生成待生成电路的第一信息实体集合；搜索单元，用于从存储模块中查找到具有第一信息实体集合中全部或部分信息实体的目标基本电路；获取单元，用于获取第一信息实体集合与目标基本电路的相关度；选择单元，用于从目标基本电路中，选择相关度大于预先设置的相关度阈值的至少一个作为目标电路。
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公开(公告)号：CN101769785A
公开(公告)日：2010-07-07
申请号：CN201010102851.9
申请日：2010-01-29
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明涉及一种注水机组振动状态的点检方法及检测装置，(1)设置一包括振动检测模块、设备负载检测模块、声发射检测模块、转速检测模块、在线状态检测分析模块、数据库管理模块和多信号调制模块的检测装置；(2)在正常状态下，振动检测模块采集的振动信号存入数据库管理模块；(3)由声发射检测模块采集声发射信号，存入数据库管理模块；(4)由设备负载检测模块测得设备的数据存入数据库管理模块；(5)计算各参数的调制因子；(6)计算得到调制的音频信号，存入数据库管理模块；(7)对设备进行点检时，执行步骤(2)至步骤(4)；(8)计算实际信号音频信号；(9)通过耳机对正常状态参考音频信号和实际运行状态音频信号进行监听比较。本发明可以广泛应用于各种旋转机电设备的故障检测及预报中。
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公开(公告)号：CN116681753A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310629322.1
申请日：2023-05-31
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于空间灰度重心推进的线结构光中心提取方法及系统，其包括：基于八邻域判定法定位激光条纹图像中激光条纹区域的起始点，并结合激光骨架的走势进行推进，选取激光条纹空间区域；对激光条纹空间区域进行空间灰度重心提取，获取激光条纹空间区域中的激光条纹亚像素中心坐标；采取3σ准则剔除激光条纹亚像素中心坐标中的异常中心点，获得激光中心坐标点。本发明的提取精度较高，能增强对欠曝光光条图像的处理能力，有效降低环境对线结构光测量的限制；可以在图像数据处理领域中应用。
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公开(公告)号：CN112284719B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202010976229.4
申请日：2020-09-16
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G01M13/021 , G01M13/028 , G06F17/14 , G06F17/15
Abstract: 本发明涉及一种行星齿轮箱齿面磨损故障诊断方法及系统，其包括步骤：采用FSWT对原始振动信号进行频带选取，并进行信号重构；将重构信号进行Hilbert变换，得到低频调制信号；采用MOMEDA算法提取低频调制信号中的周期性故障脉冲，得到故障信号；对故障信号进行平方包络谱分析，突出故障信号中的瞬态能量成分，识别聚集在低频段的故障特征频率；对故障信号进行HEI量化处理，实现对行星齿轮箱齿面磨损的故障诊断。本发明能实现直接对行星齿轮箱故障特征频率的准确提取，进而对行星齿轮箱齿面磨损故障进行研究和分析。
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公开(公告)号：CN111444871A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010251430.6
申请日：2020-04-01
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06K9/00 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G01M13/021 , G01M13/028
Abstract: 本发明涉及一种多尺度深度卷积神经网络行星齿轮箱故障诊断方法，其步骤：采集行星齿轮箱在正常运行状态、齿面磨损、行星轮断齿及滚动体轴承缺失四种状态下的原始振动信号；对每一组原始振动信号都进行点数分割，构建样本数据集；利用多尺度一维深度卷积网络进行故障诊断。本发明可以构建出特征提取与故障诊断为一体的智能诊断网络，可以节约大量的人工操作，并且具有诊断精度高，鲁棒性强的特点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109673297A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201910013367.X
申请日：2019-01-07
Applicant: 北京信息科技大学
CPC classification number: A01G3/0426 , A01G3/0435 , A01G2003/0443 , G01B11/02 , G01S17/08
Abstract: 本发明涉及一种修剪机器人，其包括底盘，位于底盘底部设置有车轮驱动装置，底盘顶部设置有液压转向盘和机箱壳；液压转向盘上设置有液压伸缩台，液压伸缩台通过液压输送管分别与机箱壳顶部的液压油进油口和出油口连接；位于机箱壳内设置有液压缸，液压转向盘与液压缸连接，并在液压缸顶部设置有液压泵，液压泵与安装在机箱壳内底部的控制器连接，由控制器控制其动作；位于液压伸缩台顶部设置有垂直支撑杆，垂直支撑杆端部与伺服电机的外壳活动连接，伺服电机的输出端与可伸缩的刀具支撑杆一端连接，伺服电机与控制器连接；刀具支撑杆另一端与刀具装置连接；液压伸缩台顶部与液压伸缩杆一端连接，液压伸缩杆另一端与刀具支撑杆下端面连接。
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公开(公告)号：CN104794470B
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201510220591.8
申请日：2015-05-04
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明涉及一种面向东巴象形文的数字化获取与图像处理方法，其步骤：对东巴经典古籍经书进行数字图像采集；对采集到的数字图像进行去噪；对去噪后的数字图像信息进行笔划特征突出化处理，增强目标文字与背景的对比度；对特征突出化处理后的数字图像信息进行轮廓检测；对轮廓检测后的数字图像信息进行尺寸统一化处理，完成东巴象形文的数字化获取与图像处理。本发明能有效将模糊的纸质经书实现数字化提取，数据量压缩比高，去噪后得到的噪声与图像信号之间平滑弧线过渡，得到的图片清晰，便于文化的数字化传承与保护，可以广泛在文字图像处理领域中应用。
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公开(公告)号：CN106021354A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610304529.1
申请日：2016-05-10
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/00 , G06F17/2827 , G06F17/2872 , G06F16/21
Abstract: 本发明涉及一种东巴经典古籍数字化释读库的建立方法，其步骤：对现有东巴经典古籍资料进行采集并建立东巴经典古籍释读资料库，该释读资料库包括图形模板库、音频模板库和视频模板库；根据东巴经典古籍释读资料库建立东巴经典古籍释读数据库，释读数据库包括词意数据库、句意数据库和事件数据库；建立东巴经典古籍释读知识库对释读数据库进行管理：释读知识库根据释读规则对三种释读数据库进行释读内容的组合，并利用推理引擎促进释读数据库中词意数据库、句意数据库、事件数据库之间的融合；建立东巴经典古籍释读优化库，通过知识挖掘工具对释读数据库、释读知识库的内容进行频繁模式挖掘以及聚类分析，为释读数据库、释读知识库的释读规则优化及更新提供支持。
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公开(公告)号：CN105921853A
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201610529591.0
申请日：2016-07-06
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明涉及一种微型热电偶焊接机，其特征在于：该焊接机包括由箱体和面板构成的外壳和保护气瓶，以及设置在所述箱体内的时间继电器、电磁气阀、高压发生器、电源切换装置、锂电池、外部电源和工作室；所述时间继电器分别与所述电磁气阀、高压发生器和电源切换装置连接，所述电磁气阀用于控制所述保护气瓶的开关动作；所述电源切换装置输入端连接所述锂电池和外部电源，所述电源切换装置输出端连接所述高压发生器；所述高压发生器与所述工作室连接。本发明能克服原有手工焊接工艺的弊端，实现可靠稳定完成焊接两根不同材质直径为金属丝的目的。
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公开(公告)号：CN104155134B
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201410384189.9
申请日：2014-08-06
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G01M99/00
Abstract: 本发明涉及一种高阶累积量特征提取方法适用性的判断方法，其包括以下步骤：(1)采用转子实验台模拟机械设备正常运行状态，采集转子实验台在正常运行状态下的振动信号；(2)利用转子实验台模拟机械设备在某一种故障下的轻度故障程度、中度故障程度和重度故障程度三种故障程度，并采集转子实验台在三种故障程度下的振动信号；(3)计算所有振动信号中每组振动信号1.5维谱；(4)判断1.5维谱特征提取方法对于机械设备故障劣化是否具有敏感性和趋势性，同时满足敏感性和趋势性的特征提取方法适用于该故障的机械设备故障趋势预测。本发明能准确的判断出1.5维谱特征提取方法适用于哪种故障类型，可以广泛在机械设备故障趋势预测中应用。
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